Modeling basal ganglia actor-critic architecture for reinforcement learning on spiking neural networks
Vurulu sinir ağlarında pekiştirmeli öğrenme için bazal ganglion aktör-kritik mimarisinin modellenmesi
- Tez No: 897130
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL AKTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 139
Özet
Neuromorphic computing, inspired by the intricate functionalities of the human brain, seeks to emulate its efficient computation through advanced models of neuron dynamics and synaptic interactions. A central challenge in this field is the development of effective learning mechanisms that extend beyond local synaptic changes, such as those described by Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP), to encompass more complex, system-wide processes. This research specifically focuses on the role of the basal ganglia and its use of dopaminergic reinforcement learning—a critical component often leveraged for its pivotal role in decision-making and reward-based learning in biological systems. By implementing and analyzing the basal ganglia's dopaminergic learning mechanisms on Spiking Neural Networks (SNNs), we aim to enhance the learning capabilities of these networks. Our study delves into the detailed computational modeling of these mechanisms, highlighting their potential to facilitate complex learning tasks such as sequence learning through reinforcement signals. The insights gained from this research contribute to a deeper understanding of neural processing and learning in artificial systems, marking a step forward in the quest for more sophisticated, biologically-inspired computing architectures.
Özet (Çeviri)
İnsan beyninin karmaşık işlevlerinden esinlenen nöromorfik hesaplama, gelişmiş nöron dinamikleri ve sinaptik etkileşim modelleri aracılığıyla beynin etkin hesaplama yeteneğini taklit etmeyi amaçlamaktadır. Bu alandaki temel bir zorluk, Vuru Zamanı Bağımlı Esneklik (İng. STDP) gibi yerel sinaptik değişiklikleri tanımlayan öğrenme mekanizmalarını, daha karmaşık, sistem genelinde süreçleri kapsayacak şekilde genişletmektir. Bu araştırma özellikle, karar verme ve ödül temelli öğrenmede kritik bir rol oynayan bazal gangliyonların ve dopaminerjik pekiştirmeli öğrenmenin rolüne odaklanmaktadır. Bu çalışma, Vurulu Sinir Ağları (İng. SNN) üzerinde bazal gangliyonların dopaminerjik öğrenme mekanizmalarını uygulayarak ve analiz ederek, bu ağların öğrenme yeteneklerini artırmayı amaçlamaktadır. Çalışmamız, bu mekanizmaların detaylı hesaplamalı modellemesine derinlemesine dalarken, pekiştirme sinyalleri aracılığıyla dizi öğrenme gibi karmaşık öğrenme görevlerini kolaylaştırma potansiyelini vurgulamaktadır. Bu araştırmadan elde edilen içgörüler, yapay sistemlerde nöral işleme ve öğrenme üzerine daha derin bir anlayış katkıda bulunmakta ve daha sofistike, biyolojik süreçlerden ilham almış hesaplama mimarileri için ileriye doğru bir adım niteliğindedir.
Benzer Tezler
- Büyüme hormonunun parkinson hücre modellemesi üzerinde terapötik ve koruyucu etkisinin incelenmesi
Investigation of therapeutic and protective effects of growth hormone on parkinson's cell modeling
KADİR SİNAN ARSLAN
- Striatum ve bazal çekirdek devrelerinin hesaplamalı modeli
Computational model of striatum and basal ganglia circuits
RAHMİ ELİBOL
Doktora
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR
- Beyin ak madde yolları ve bazal çekirdeklerin mikrocerrahi anatomisinin 3D modellenmesi, arttırılmış ve sanal gerçeklikle gösterimi
3D modeling, augmented and virtual reality visualization of the microsurgical anatomy of brain white matter pathways and basal ganglia
MUHAMMED BAYINDIR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
AnatomiSağlık Bilimleri ÜniversitesiBeyin-Sinir ve Omurilik Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECMETTİN TANRIÖVER
PROF. DR. BEKİR TUĞCU
- Motor kontrol ve öğrenmeye ilişkin nöral yapıların modellenmesi ve donanım üzerinde bir gerçekleme
Modeling neural structures related to motor control and learning and an implementation on hardware
SERHAT ÇAĞDAŞ
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR
- Identification and characterization of CDNF in an early onsetneurodegeneration
Erken başlangıçlı bir nörodejenerasyonda CDNF'in tanımlanması vekarakterizasyonu
AYBİKE ŞEHRİBAN BULUT
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
GenetikAcıbadem Mehmet Ali Aydınlar ÜniversitesiGenom Çalışmaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAYA BİLGÜVAR